論文の概要: An integrated interpretable control effectiveness learning and nonlinear control allocation methodology for overactuated aircrafts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13794v2
• Date: Thu, 18 Jun 2026 11:10:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 13:55:51.409912
• Title: An integrated interpretable control effectiveness learning and nonlinear control allocation methodology for overactuated aircrafts
• Title（参考訳）: オーバーアクチュエータ航空機の総合的解釈可能な制御効率学習と非線形制御割当手法
• Authors: Umut Demir, Aamir Ahmad, Walter Fichter,
• Abstract要約: 非線形力学と、複数のエフェクタの間に生じる強い結合は、線形制御割り当て技術の背後にある仮定を損なう。 本稿では、代表飛行データから制御効率マッピングの明示的、制約付き解析モデルを学ぶことにより、これらの制約に対処する。 結果として得られる写像はコンパクトで解釈可能であり、解析微分を許容し、ソルバ内の効率的な計算を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2940141855172036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nonlinear dynamics and the strong couplings that arise between multiple effectors undermine the assumptions behind conventional, linear control allocation techniques. When flight enters regimes where nonlinear effects dominate, linear allocators exhibit reduced accuracy due to increased model mismatch, which subsequently degrades performance and robustness of the flight control system. High fidelity onboard models and black box data driven approaches can recover accuracy across the flight envelope, but respectively impose computational burdens prohibitive for real time allocation and sacrifice the interpretability required for verification and fault diagnosis. This paper addresses these limitations by learning an explicit, physics constrained analytical model of the control effectiveness mapping from representative flight data using Sparse Identification of Nonlinear Dynamics. The resulting mapping is compact, interpretable, and admits analytical derivatives, enabling efficient computation within nonlinear solvers that additionally incorporate actuator dynamics, without requiring an onboard model. An online adaptation mechanism monitors prediction residuals and refreshes the model when significant plant changes are detected, providing graceful reconfiguration under actuator failures and varying operating conditions. The methodology is evaluated on a high fidelity nonlinear benchmark aircraft across a range of aggressive maneuvers, achieving accuracy comparable to a full nonlinear onboard model while substantially reducing computational cost relative to established baselines.
• Abstract（参考訳）: 非線形力学と複数のエフェクタの間に生じる強い結合は、従来の線形制御割り当て手法の背後にある仮定を損なう。 非線形効果が支配的な体制に入ると、線形アロケータはモデルミスマッチの増加により精度が低下し、結果として飛行制御システムの性能と堅牢性が低下する。 高忠実度モデルとブラックボックスデータ駆動アプローチは、飛行封筒全体の精度を回復するが、それぞれリアルタイムの割り当てを禁止し、検証と故障診断に必要な解釈性を犠牲にする計算負担を課す。 本稿では、非線形ダイナミクスのスパース同定を用いて、代表飛行データから制御効率マッピングの明示的、物理制約付き解析モデルを学ぶことにより、これらの制約に対処する。 結果として得られる写像はコンパクトで解釈可能であり、解析微分を許容し、オンボードモデルを必要としないアクチュエータダイナミクスを付加する非線形ソルバ内での効率的な計算を可能にする。 オンライン適応機構は、予測残差を監視し、重要な植物変化が検出されたときにモデルをリフレッシュし、アクチュエータ故障および様々な動作条件下で優雅な再構成を提供する。 提案手法は,高忠実度非線形ベンチマーク航空機を用いて,一連の攻撃的操作範囲で評価し,完全非線形オンボードモデルに匹敵する精度を達成しつつ,確立されたベースラインに対する計算コストを大幅に削減する。

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